经济计量模型课程设计

经济计量模型课程设计110802班

右边图：红线表示BP滤波频率响应函数，蓝线带通滤波的频率响应函数。 模型：x12季节调整方法，HP滤波方法求趋势分解项，BP滤波分解法。 结果分析：x12季节调整法：利用的是x12加法模型进行季节调整。 HP滤波调整法：利用该方法可以求出中国GDP季度时间序列的趋势项。将GDP的季节因素和不规则因素去掉，就可以得到其趋势序列。其循环要素序列是原序列减去趋势序列而得的，由图可以看到，循环序列围绕趋势序列上下波动。

BP滤波分解法：取p=6,q=32,对国内生产总值的季度序列进行分解，得到趋势序列和循环要素序列，BP滤波的频率响应函数。

三、单方程模型

在做单方程模型时使用年度数据《农村居民家庭平均每人消费支出1980-2012》和《农村居民家庭平均每人纯收入1980-2012》 运行结果： A、双对数线性方程

建立我国农村居民家庭平均每人纯收入的弹性方程

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模型：log(cs)?0.07?0.96log(inc)

其中cs是农村居民家庭平均每人消费，inc是农村居民家庭平均每人纯收入 方程的显著性检验 调整R方：0.998 F检验

方程的显著性检验的F统计量为16980.31，p值为0.00，小于0.05所以该方程显著。

自变量的显著性检验 T检验

Log（inc）的显著性检验t=130.3085,p值很小接近于0，所以该自变量的系数显著不为0.而常数项的p值为0.1939，大于0.05，所以认为常数项不显著。 结果分析

由方程可以看出消费的收入弹性为0.96，说明我国农村居民家庭平均每人收入每增加1个百分点，其消费就增加0.96个百分点。 异方差检验

方法：残差图和White异方差检验方法 结果:

1、残差的平方对自变量log(inc)的残差图：

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可以看出随着因变量的增加，残差的平方有减小的趋势。说明存在异方差。2、White异方差检验 结果：

该结果F统计量和OBS*R-squared统计量的p值都小于0.05，所以拒绝原假设，即残差存在异方差性。

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消除异方差

方法：加权最小二乘法，权重为残差的绝对值的倒数。 结果：

可以写出加权后的模型为：log(cs)?0.52?0.96log(inc)，加权后的模型的系数都通过了显著性检验。原模型的调整R2为0.998，加权后的为0.999，可见加权后的模型拟合数据的效果更好。 序列相关性检验

方法：DW检验，残差的自相关图和Q统计量。 结果： 1.DW检验

由之前的回归结果可以有DW=0.4507，在0附近，所以可以认为残差存在序列相关。

3、残差的自相关图和Q统计量

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